站长之家（ChinaZ.com）12月4日信息: 纽约大学和Meta的钻研团队最近推出了一款名为Dobb-E的开源机器人学习框架，旨在处置家庭环境中机器人操作学习的应战。这一高度顺应性的系统经过从用户展示中学习和顺应，取得了清楚的成功，其在生疏家庭环境中的成功率到达了81%。

钻研团队强调了他们在家庭和人称机器人交互方面构建的共同数据集。经过充沛应用iPhone的配置，该数据集提供了高品质的举措和罕见深度信息。相比于现有的智能化操作集中的示意模型，钻研团队强调了面向通用示意的畛域内预训练的关键性。为了进一步改良他们的钻研，他们倡议经过非机器人家庭视频的畛域外信息来扩大他们的数据集。

钻研团队提到了在创立片面的家庭助手方面的应战，提倡从受控环境转向实在家庭。为了成成效率、安保和用户温馨度，他们引入了Dobb-E作为表现这些准则的框架。Dobb-E应用大规模数据和现代机器学习成成效率，应用人类展示确保安保，还经常使用人体工学工具提高用户温馨度。该框架集成了围绕HelloRobotStretch的配件、模型和算法。他们还探讨了纽约家庭数据集，该数据集蕴含来自22个家庭的多样化展示，以及用于视觉模型的自监视学习技术。

钻研驳回了行为克隆框架，这是模拟学习的一个子集，用于训练Dobb-E模拟人类或专业代理的行为。经过设计的配件设置，展示可以无缝搜集并传输到机器人实体，应用多样化的家庭数据，包括iPhone测距。基础模型在这些数据上启动了预训练。在实践家庭中对训练过的模型启动测试，包括视觉示意、所需展示、深度感知、展示者专业常识以及系统中参数化战略的必要性的消融试验。

Dobb-E是一款在各种家庭环境中测试的经济高效且多配置的机器人操作系统，成功率令人印象深入到达81%。该系统的软件堆栈、模型、数据和配件设计由Dobb-E团队小气地开源，以推进钻研的开展，并促成机器人管家的宽泛运行。Dobb-E的成功归功于其方便而弱小的方法，包括行为克隆和用于举措预测的两层神经网络。试验还为照明条件和阴影影响义务口头的应战提供了见地。

名目网址:HTTPs://dobb-e.com/

文章网址:HTTPS://arxiv.org/abs/2311.16098

（揭发）

标签： 家庭机器人、 Dobb、 E、

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